論文の概要: Enhancing efficiency in paediatric brain tumour segmentation using a pathologically diverse single-center clinical dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22152v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 18:33:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.806617
• Title: Enhancing efficiency in paediatric brain tumour segmentation using a pathologically diverse single-center clinical dataset
• Title（参考訳）: 病理組織学的に多様性のある単一中心型臨床データセットを用いた小児脳腫瘍セグメンテーションの効率向上
• Authors: A. Piffer, J. A. Buchner, A. G. Gennari, P. Grehten, S. Sirin, E. Ross, I. Ezhov, M. Rosier, J. C. Peeken, M. Piraud, B. Menze, A. Guerreiro Stücklin, A. Jakab, F. Kofler,
• Abstract要約: 脳腫瘍は小児で最も一般的な固形腫瘍である。 これらの腫瘍は診断と治療の課題を引き起こす。 Deep Learning (DL)ベースのセグメンテーションは、腫瘍のディライン化のための有望なツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background Brain tumours are the most common solid malignancies in children, encompassing diverse histological, molecular subtypes and imaging features and outcomes. Paediatric brain tumours (PBTs), including high- and low-grade gliomas (HGG, LGG), medulloblastomas (MB), ependymomas, and rarer forms, pose diagnostic and therapeutic challenges. Deep learning (DL)-based segmentation offers promising tools for tumour delineation, yet its performance across heterogeneous PBT subtypes and MRI protocols remains uncertain. Methods A retrospective single-centre cohort of 174 paediatric patients with HGG, LGG, medulloblastomas (MB), ependymomas, and other rarer subtypes was used. MRI sequences included T1, T1 post-contrast (T1-C), T2, and FLAIR. Manual annotations were provided for four tumour subregions: whole tumour (WT), T2-hyperintensity (T2H), enhancing tumour (ET), and cystic component (CC). A 3D nnU-Net model was trained and tested (121/53 split), with segmentation performance assessed using the Dice similarity coefficient (DSC) and compared against intra- and inter-rater variability. Results The model achieved robust performance for WT and T2H (mean DSC: 0.85), comparable to human annotator variability (mean DSC: 0.86). ET segmentation was moderately accurate (mean DSC: 0.75), while CC performance was poor. Segmentation accuracy varied by tumour type, MRI sequence combination, and location. Notably, T1, T1-C, and T2 alone produced results nearly equivalent to the full protocol. Conclusions DL is feasible for PBTs, particularly for T2H and WT. Challenges remain for ET and CC segmentation, highlighting the need for further refinement. These findings support the potential for protocol simplification and automation to enhance volumetric assessment and streamline paediatric neuro-oncology workflows.
• Abstract（参考訳）: 背景脳腫瘍は小児で最も一般的な固形腫瘍であり、多様な組織学的、分子サブタイプ、画像の特徴と結果を含んでいる。 高次および低次グリオーマ(HGG、LGG)、髄芽腫(MB)、乳腺腫(ependymoma)、および稀な形態を含む小児脳腫瘍(PBT)は、診断および治療上の課題を引き起こす。 Deep Learning (DL) ベースのセグメンテーションは腫瘍のデライン化に有望なツールを提供するが、不均一な PBT サブタイプやMRI プロトコルのパフォーマンスは不確実である。 方法】HGG,LGG,髄芽細胞腫(MB),ependymomas,その他の稀な亜型174例の振り返りコホートを用いて検討した。 MRIではT1,T1ポストコントラスト(T1-C),T2,FLAIRが検出された。 全腫瘍 (WT), T2-hyperintensity (T2H), enhanced tumour (ET), and cystic component (CC) の4つの亜領域にマニュアルアノテーションを施行した。 3D nnU-Netモデルの訓練と試験を行い(121/53分割)、Dice類似度係数(DSC)を用いてセグメンテーション性能を評価した。 結果 WT と T2H (平均 DSC: 0.85, 平均 DSC: 0.86。 ETセグメンテーションは適度に正確であり(平均DSC: 0.75)、CC性能は低かった。 切開精度は腫瘍の種類,MRIシークエンスの組み合わせ,位置によって異なっていた。 特に、T1、T1-C、T2のみが完全なプロトコルとほぼ同等の結果を生み出した。 結論 DL は PBT 、特に T2H と WT に対して実現可能である。 ETとCCセグメンテーションの課題は残り、さらなる改良の必要性を強調している。 これらの知見は、ボリュームアセスメントを強化し、小児神経オンコロジーのワークフローを効率化するプロトコルの単純化と自動化の可能性を裏付けるものである。

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